AI环境搭建（一）：JDK17 + Maven 配置，Java开发环境标准化流程

当然可以。以下是一篇延续前作风格的技术文章，聚焦 Java 开发环境标准化，以架构师视角展开，融合工程实践、国产化适配与 AI 应用上下文，语气沉稳、务实，带点"手把手教团队"的温度------就像陆奇在一次内部技术布道会上的分享。

AI环境搭建（一）：JDK17 + Maven 配置，Java开发环境标准化流程

大家好，我是那个总在 CI/CD 流水线里找 bug、又在数据库连接池里调参数的老架构。今天不谈大模型，也不讲向量检索------我们从最基础的地方开始：如何为 AI 时代的 Java 应用，搭一个干净、统一、可复现的开发环境？

你可能会说："这有什么难的？装个 JDK，下个 IDEA，跑起来就行。"

但如果你经历过"在我机器上是好的"、"测试环境连不上数据库"、"国产芯片上跑不起来"这些坑，就知道：环境的一致性，是工程化的起点，也是 AI 落地的第一道门槛。

今天我们就用 JDK 17 + Maven 这个黄金组合，走一遍标准化流程，并顺手接入 电科金仓的 KingbaseES（KES） ------因为未来的 AI 应用，不可能只靠内存里的 DataFrame 跑一辈子。

一、为什么是 JDK 17？

先说结论：JDK 17 是当前企业级 Java 应用的事实标准。

它是 LTS（长期支持）版本，Oracle 和 OpenJDK 社区都承诺至少支持到 2029；
性能比 JDK 8 提升 30%+，尤其在 GC（ZGC/Shenandoah）和 JIT 编译上；
对 ARM64、龙芯、飞腾等国产 CPU 架构有良好支持（OpenJDK 社区已合并相关补丁）；
Spring Boot 3.x 起强制要求 JDK 17+，而 Spring 生态仍是企业后端的主力。

所以，别再用 JDK 8 写新项目了。不是它不好，而是时代变了。

小贴士：推荐使用 Temurin（Eclipse Adoptium） 的 OpenJDK 17 发行版，免费、开源、多平台兼容，且通过 TCK 认证。

下载地址：https://adoptium.net/

安装后验证：

bash 复制代码

$ java -version
openjdk version "17.0.12" 2024-07-16
OpenJDK Runtime Environment Temurin-17.0.12+7 (build 17.0.12+7)
OpenJDK 64-Bit Server VM Temurin-17.0.12+7 (build 17.0.12+7, mixed mode)

二、Maven：不只是依赖管理，更是工程契约

很多团队把 Maven 当成"下载 jar 包的工具"，但它的真正价值在于：定义项目的结构、生命周期和构建契约。

一个标准化的 pom.xml，应该做到：

明确 Java 版本；
统一依赖版本（避免 A 用 2.5.0，B 用 2.7.1）；
集成国产数据库驱动；
支持多环境 profile（dev/test/prod）。

下面是一个面向 AI 应用的最小可行 pom.xml 模板：

xml 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 
         http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>ai-feature-service</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
    <packaging>jar</packaging>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <kingbase.driver.version>9.1.0</kingbase.driver.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- Spring Boot Starter（可选） -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
            <version>3.2.5</version>
        </dependency>

        <!-- 电科金仓 JDBC 驱动 -->
        <dependency>
            <groupId>com.kingbase</groupId>
            <artifactId>kingbase8</artifactId>
            <version>${kingbase.driver.version}</version>
        </dependency>

        <!-- 其他 AI 相关依赖（如 JSON 处理、向量计算等） -->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.15.3</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.11.0</version>
                <configuration>
                    <release>17</release>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

关键点：

<release>17</release> 确保编译器使用 JDK 17 的语言特性和字节码；
显式声明 kingbase8 驱动------这是连接 KES 的唯一官方 JDBC 实现；
所有版本集中管理，便于后续升级。

⚠️ 注意：kingbase8 驱动 JAR 不在 Maven Central！你需要手动下载并安装到本地仓库，或部署到公司 Nexus/Artifactory。

三、如何获取并安装 KingbaseES 驱动？

电科金仓的驱动需要从官网下载，这是出于安全与授权管控的考虑（尤其在信创场景）。

步骤如下：

访问电科金仓驱动下载页面；
选择对应版本（如 V9R1C2B14）的 JDBC 驱动 （通常为 kingbase8-9.1.0.jar）；
安装到本地 Maven 仓库：

bash 复制代码

mvn install:install-file \
  -Dfile=kingbase8-9.1.0.jar \
  -DgroupId=com.kingbase \
  -DartifactId=kingbase8 \
  -Dversion=9.1.0 \
  -Dpackaging=jar

之后，你的 pom.xml 就能正常引用它了。

如果你在国企或政府项目，建议将驱动上传到内部私有仓库，并在 CI/CD 流程中自动拉取------这样既合规，又避免"本地能跑，流水线挂掉"的尴尬。

四、写一段连接 KES 的 Java 代码，验证环境

现在，让我们用最朴素的 JDBC 写个测试，确认环境打通：

java 复制代码

import java.sql.*;

public class KESTest {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:kingbase8://localhost:54321/ai_db";
        String user = "ai_user";
        String password = "your_password";

        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password)) {
            System.out.println("✅ 成功连接到 KingbaseES！");

            // 创建一张用于存储用户行为特征的表
            try (Statement stmt = conn.createStatement()) {
                stmt.execute("""
                    CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_features (
                        user_id VARCHAR(64) PRIMARY KEY,
                        embedding VECTOR(768),
                        last_active TIMESTAMP DEFAULT NOW()
                    )
                    """);
                System.out.println("✅ 表 user_features 已准备就绪");
            }

            // 查询数据库版本（验证兼容性）
            try (Statement stmt = conn.createStatement();
                 ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT version()")) {
                if (rs.next()) {
                    System.out.println("📦 KES 版本: " + rs.getString(1));
                }
            }

        } catch (SQLException e) {
            System.err.println("❌ 连接失败: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

运行它：

bash 复制代码

mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="KESTest"

如果看到 ✅ 输出，恭喜你------你的 Java 环境已经为 AI 应用做好了数据底座准备。

五、为什么这一步对 AI 至关重要？

你可能会问："我用 Python 写模型，为什么还要搞 Java 环境？"

因为：

AI 模型训练在 Python，但服务部署往往在 Java（高并发、低延迟、强事务）；
特征数据需要从核心业务库实时同步，而这些库大概率是 Oracle/MySQL/KES；
国产化替代浪潮下，KES 正成为金融、政务、能源的默认选择。

你不一定要用 Java 写模型，但你必须让 Java 服务能可靠、高效、安全地访问 AI 所需的数据。

而这一切，从 JAVA_HOME 和 pom.xml 开始。

结语：标准化，是规模化 AI 的前提

AI 不是实验室里的玩具，而是要嵌入生产系统的肌肉和神经。

而肌肉和神经的健康，取决于最底层的细胞是否一致、强壮、可控。

JDK 17 + Maven + KingbaseES，就是这样一个"细胞级"的标准化组合。

如果你想深入了解 KES 如何支撑 AI 场景，欢迎查看：

下一期，我们会讲：如何用 Spring Boot + KES 构建特征服务（Feature Store） 。

敬请期待。

------ 一位相信"细节决定系统韧性"的架构师